Resource Consumption Threats in Large Language Models

📄 arXiv: 2603.16068v1 📥 PDF

作者: Yuanhe Zhang, Xinyue Wang, Zhican Chen, Weiliu Wang, Zilu Zhang, Zhengshuo Gong, Zhenhong Zhou, Li Sun, Yang Liu, Sen Su

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-03-17

💡 一句话要点

综述性研究：系统性分析大语言模型中的资源消耗威胁及其应对

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 资源消耗 安全威胁 效率优化 综述研究

📋 核心要点

  1. 大语言模型资源效率至关重要，但面临资源消耗威胁，如过度生成，导致效率降低和服务受损。
  2. 该论文对大语言模型中的资源消耗威胁进行了系统性回顾，并建立了统一的分析框架。
  3. 通过分析威胁诱导、机制理解和缓解措施，旨在为该领域的研究提供清晰的基础。

📝 摘要（中文）

鉴于计算基础设施的有限性和高成本，资源效率是大语言模型（LLM）的关键要求。高效的LLM可以提高服务提供商的服务能力，并降低用户的延迟和API成本。然而，最近出现的资源消耗威胁会导致过度生成，从而降低模型效率，损害服务可用性和经济可持续性。本综述系统地回顾了LLM中资源消耗的各种威胁。我们通过明确其范围，并从威胁诱导到机制理解和缓解的完整流程来考察该问题，从而为这个新兴领域建立统一的视角。我们的目标是阐明这个新兴领域的问题格局，从而为表征和缓解奠定更清晰的基础。

🔬 方法详解

问题定义：大语言模型在部署和服务过程中，面临着资源消耗过大的问题。现有的方法缺乏对资源消耗威胁的系统性分析和应对，导致模型效率降低，服务可用性受损，经济成本增加。

核心思路：该论文的核心思路是对大语言模型中的资源消耗威胁进行全面的梳理和分类，并从威胁的产生、传播机制以及缓解措施三个方面进行深入分析。通过建立统一的视角，为后续的研究和实践提供指导。

技术框架：该论文构建了一个完整的分析框架，包括以下几个主要阶段：1) 威胁诱导：识别导致资源消耗过大的各种因素，例如恶意输入、模型漏洞等。2) 机制理解：分析这些因素如何影响模型的生成过程，导致过度生成或其他资源消耗行为。3) 缓解措施：研究各种降低资源消耗的方法，例如输入过滤、模型优化、资源调度等。

关键创新：该论文最重要的创新在于其系统性和全面性。它不仅识别了各种资源消耗威胁，还深入分析了这些威胁的产生机制，并提出了相应的缓解措施。这种全面的分析框架为该领域的研究提供了一个清晰的蓝图。

关键设计：该论文并没有提出具体的算法或模型，而是一个综述性的研究。其关键设计在于对现有研究成果的梳理和分类，以及对未来研究方向的展望。论文详细讨论了各种威胁的特点、影响以及应对方法，并对未来的研究方向提出了建议。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

该论文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于对大语言模型资源消耗威胁的系统性分析和总结，为该领域的研究提供了清晰的框架和指导。通过对现有研究的梳理，论文指出了未来研究的重点方向，例如如何更有效地识别和缓解资源消耗威胁。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大语言模型的安全部署和高效服务。通过识别和缓解资源消耗威胁，可以提高模型的服务能力，降低延迟和API成本，保障服务的可用性和经济可持续性。此外，该研究也为大语言模型的安全性和鲁棒性研究提供了新的视角。

📄 摘要（原文）

Given limited and costly computational infrastructure, resource efficiency is a key requirement for large language models (LLMs). Efficient LLMs increase service capacity for providers and reduce latency and API costs for users. Recent resource consumption threats induce excessive generation, degrading model efficiency and harming both service availability and economic sustainability. This survey presents a systematic review of threats to resource consumption in LLMs. We further establish a unified view of this emerging area by clarifying its scope and examining the problem along the full pipeline from threat induction to mechanism understanding and mitigation. Our goal is to clarify the problem landscape for this emerging area, thereby providing a clearer foundation for characterization and mitigation.